3.5.1 선형적으로 구분되지 않는 데이터를 위한 커널 방법
다음 코드에서 넘파이 logical_xor 함수를 사용하여 XOR 형태의 간단한 데이터셋을 만듭니다. 대략 100개의 샘플은 클래스 레이블 1로 할당되고 나머지 100개의 샘플은 클래스 레이블 -1로 할당됩니다.
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(1)
>>> X_xor = np.random.randn(200, 2)
>>> y_xor = np.logical_xor(X_xor[:, 0] > 0,
... X_xor[:, 1] > 0)
>>> y_xor = np.where(y_xor, 1, 0)
>>> plt.scatter(X_xor[y_xor == 1, 0],
... X_xor[y_xor == 1, 1],
... c='royalblue', marker='s',
... label='Class 1')
>>> plt.scatter(X_xor[y_xor == 0, 0],
... X_xor[y_xor == 0, 1],
... c='tomato', marker='o',
... label='Class 0')
>>> plt.xlim([-3, 3])
>>> plt.ylim([-3, 3])
>>> plt.xlabel('Feature 1')
>>> plt.ylabel('Feature 2')
>>> plt.legend(loc='best')
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()